Идет Великая гонка — на самом деле их три, — которая сильно повлияет на будущее цивилизации; тем не менее, мало кто, кроме конкурентов и сторонников, даже знает о его существовании. Призами победителям станет перераспределение до 1,74 триллиона долларов в год — стоимость мирового фармацевтического рынка плюс сумма, потраченная на предотвратимую медицинскую помощь. И для тех из нас, кто надеется, что наша жизнь будет прожита хорошо, и боится, что она не будет, призом является уверенность в том, что наше существование имело смысл, спасая миллионы жизней каждый год.

Ближе к концу своей жизни Стив Джобс, основатель и генеральный директор Apple Computers, предсказал, что начинается новая эра, которая повлияет на историю больше, чем изобретение компьютерного чипа. Он предсказал, что эта новая эра будет на стыке технологий и биологии и изменит цивилизацию. Это началось. И хотя будут десятки тысяч способов, как это будет правдой, большинство из них попадают в категорию Великой гонки по превращению медицины из реактивной в проактивную и предсказательную.

К настоящему времени Стив Джобс не одинок в своем прогнозе. Глобальный консалтинговый лидер McKinsey & Company назвал ИИ «дорогой к цифровому успеху в фармацевтике» и оценил, что он может увеличить прибыль на 100 миллиардов долларов в год (D. Champagne, 2015). Журнал Forbes назвал пересечение «удивительным». Журнал Fortune назвал это «цифровой революцией в здравоохранении» (Mukherjee, 2017). The Wall Street Journal охарактеризовал влияние ИИ на здравоохранение и фармацевтику как «преобразующее» (Guisbond, 2016). Выдающаяся венчурная компания Andreesen Horowitz назвала это «третьей фазой медицины» (Farr, 2017). Harvard Business Review пишет, что искусственный интеллект и машинное обучение являются «наиболее важными инновациями общего назначения нашей эпохи» (Эрик Бриньолфссон, 2017). И не кто иной, как MIT Technology Review, назвал цифровую фармацевтику «Святым Граалем Кремниевой долины» (Farr, 2017).

За последние 90 дней 2017 года я проехал более 100 000 миль по всей Азии, наблюдая за тем, как более 100 компаний со всего мира рассказывают, как они планируют участвовать в этой Великой гонке. Они были признанными исследователями, отмеченными наградами стартапами и лидерами глобальных корпораций. А до этого я путешествовал и выступал на ведущих конференциях, посвященных ИИ в здравоохранении, получил ученую степень в области ИИ, применяемого в медицинской информатике, в ведущем университете и встречался с десятками руководителей ведущих мировых компаний в сфере здравоохранения. Вот чему я научился.

Три гонки в одной

Можно утверждать, что параллельно идут три гонки: первая заключается в добавлении стоимости к собственной доле на рынке; второй — в агрегации данных и талантов; и, третий, заключается в создании интеллектуальной собственности для создания исключительных патентных портфелей. Гонка за добавленной стоимостью в основном связана с созданием технологий интегрированного ухода, затем программного обеспечения или приложений, называемых цифровой терапией, стремящихся улучшить или заменить химические лекарства, а затем диагностики с помощью машинного обучения для прогнозирования и предотвращения заболеваний. Гонка за агрегированием данных точно предполагает, что фирмы с наиболее качественными причинно-следственными данными — заметьте, а не как следствие — будут иметь сырье для наилучшего использования ИИ для решения и прогнозирования медицинских проблем. В некоторых случаях технологические компании, желающие стать лидерами в области здравоохранения, будут разрабатывать и развертывать устройства по низкой цене или бесплатно просто для того, чтобы владеть потоками данных. Гонка за интеллектуальной собственностью (ИС) вызывает споры, в основном потому, что очень крупные фирмы, которые борются за внедрение инноваций или привлечение лучших специалистов, обычно подают сотни или даже тысячи патентных заявок, чтобы владеть монополией на лицензионные права на 20 или более лет, без выполнения или не выполнения хорошо, на технологии. Это иногда рассматривается как неискреннее и обозначается уничижительным термином «патентные тролли».

Выигрышные ингредиенты и конкурентные преимущества

Итак, что понадобится историческим конкурентам, этим новым технологическим конкурентам и предпринимателям, чтобы успешно конкурировать в этих великих гонках? По сути, три вещи: (1) талант; (2) данные; и (3) ресурсы — обычно деньги. По количеству предпринимателей количество предпринимателей составляет самую большую когорту конкурентов, что, несомненно, подпитывается вдохновляющей социальной конструкцией капитализма — каждый может изобрести будущее и подняться на ноги, если у него есть лучшая идея и он усердно работает. По данным Forbes, только за первые шесть месяцев 2017 года в стартапы в сфере цифрового здравоохранения было инвестировано 3,5 млрд долларов (Goyal, 2017). Тем не менее, предприниматели и стартапы, как правило, сильны в талантах, но практически не имеют данных или ресурсов. Таким образом, они превосходны в инновациях, но им трудно претворить эти инновации в лидерство на рынке. В той мере, в какой предприниматели добиваются определенного успеха, более крупные конкуренты часто покупают их, потому что они могут расти быстрее и эффективнее, покупая и создавая.

Технологические компании, конкурирующие в этой области, — Amazon, Google (Verily, Brain & DeepMind), Apple, Samsung, Tencent, GE и т. д. — имеют больше возможностей для победы, чем большинство стартапов, поскольку у них уже есть данные и ресурсы, и они, как правило, могут покупайте таланты — специалистов по обработке и анализу данных с многофункциональным опытом в области ИИ, статистики и предметных знаний (например, информатики в области здравоохранения).

Тем не менее, я голосую за фармацевтических компаний, которые, как и их технологические конкуренты, располагают данными и ресурсами и, возможно, им приходится покупать таланты, у них есть фундамент в области здравоохранения, которого нет у технологических компаний. А именно, в фармацевтике есть люди и процессы для получения важных разрешений Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) для проверки предписывающих приложений, что ускоряет их внедрение. У фармацевтических компаний также есть надежная система распределения через каналы и отношения с миллионами поставщиков, а также отделы продаж, которые объясняют технологию этим поставщикам.

Войны данных и талантов

Из трех элементов, необходимых для победы в этих гонках по применению ИИ в здравоохранении, талант является самым дефицитным. Самый дефицитный, потому что он требует слияния трех наборов навыков — будь то образование, опыт или и то, и другое — которых мало и самих по себе: (а) развитие технологий в области искусственного интеллекта; (б) статистика и высшая математика; и (c) предметная экспертиза в области здравоохранения, в идеале в области информатики здравоохранения.

Тот факт, что все три типа отраслевых конкурентов — стартапы, технологические компании и производители фармацевтической продукции — конкурируют за и без того дефицитную группу талантов, также имеет комбинированный эффект — увеличение спроса при неизменно низком предложении — резкое повышение цен. Например, журнал Fortune прогнозирует, что в этом году компании потратят 650 млн долларов на наем специалистов по ИИ (Jones, 2017). Например, Google Research — их подразделение по исследованиям и разработкам технологий будущего — набирает специалистов по обработке и анализу данных с компенсационными пакетами в размере 175 000 долларов США в виде заработной платы (плюс-минус 25 000 долларов США), 50 000 долларов США бонусов за подписку и 100 000 долларов США в год в виде акций, которые предоставляются в течение трех лет, со значительным вознаграждением. после этого ежегодное повышение заработной платы и дотаций на акции. В качестве еще одного рыночного примера: сегодняшний поиск на мета-сайте по трудоустройству Indeed выявил 740 открытых вакансий в области машинного обучения с оплатой более 100 000 долларов — только в городе Бостон — и 97 открытых вакансий с базовой зарплатой более 150 000 долларов.

Итак, где и как сегодня распределяется этот дефицитный талант ИИ? Согласно опросу глобальных талантов в области ИИ, проводимому LinkedIn, наибольшее число (в пять раз) работает в Соединенных Штатах, а Индия и Великобритания почти делят второе и третье места, но 44% притока Таланты ИИ в Соединенные Штаты приходят из Китая. Чуть менее половины талантов в области ИИ в США получают образование только со степенью бакалавра, и только 14% всех талантов в области ИИ в США находятся в Бостоне, эпицентре мировой фармацевтики. Более того, ни одна фармацевтическая компания не входит в топ-10 работодателей ИИ-талантов в США — Microsoft на 1-м, Google на 2-м, Amazon на 3-м, IBM на 4-м, Apple на 5-м, Facebook на 6-м, Intel на 7-м, Oracle занимает 8-е место, Bank of America — 9-е, а Wells Fargo — 10-е (Hersey, 2017).

Войны за агрегирование данных приняли другой подход, а именно создание конвейеров для приема больших объемов данных медицинской информатики от поставщиков через электронные медицинские карты, датчики и устройства для данных, генерируемых пациентами. Они создают и владеют конвейерами данных через медицинский Интернет медицинских вещей (mIoT). Исследовательская фирма Markets by Markets оценила стоимость медицинского рынка Интернета вещей в 41,22 млрд долларов в 2017 году, и что он будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 30,8%, что составит 158,07 млрд долларов на 2022 г. (Рынки и рынки, 2017 г.). В дополнение к этому, по оценкам Statista, в 2017 году циркулировало 500 миллионов смарт-носимых устройств, способных передавать данные о здоровье, и это число увеличится до 848 миллионов устройств в 2018 году и до 1,4 миллиарда устройств к 2019 году, каждое из которых способно передавать данные о здоровье для хранения и анализа одному из этих конкурентов (Bresnick, 2017).

Гонка IP

По словам исследователя Алексея Госсмана, аспиранта Тулейнского университета, только за первые 8,5 месяцев 2017 года в США было подано 6665 патентных заявок, связанных с машинным обучением. Хотя невозможно сказать, какая часть этих ИИ-приложений специфична для здравоохранения, в этом может и не быть необходимости, поскольку после создания и патентования алгоритма его теоретически можно применять к любому типу данных.

Личность заявителя и грантополучателей говорит о многом. В первую пятерку входят технологические компании: IBM (600), Google (250), Amazon (180), Microsoft (175) и Samsung (170). Apple, которая два года назад наняла 86 специалистов по искусственному интеллекту, чтобы сделать свой кадровый резерв конкурентоспособным, в настоящее время занимает далекое 13-е место. ; однако ни одна фармацевтическая компания не входит в топ-20 (Duhaime-Ross, 2015). Важность, которую это приписывает, заключается в том, что, хотя фармацевтические компании могут иметь наилучшие возможности для победы в гонках — из-за их данных, ресурсов, возможностей привлечения талантов, механизмов одобрения FDA и надежных каналов сбыта с поставщиками — фармацевтика сильно отстает от инноваций в области ИИ и необходимо резко ускорить темпы внедрения инноваций, чтобы наверстать упущенное (Gossmann, 2017).

Гонка за добавленную стоимость

Как эти новые и старые игроки пытаются изменить здравоохранение? Как правило, их исследования, инновации и инвестиции попадают в одну из трех функциональных категорий: (1) открывать; (2) дезинтермедиат; или (3) предсказать, чтобы предотвратить.

В категории конкурентов существующие фармацевтические компании формируют существенные финансовые отношения с технологическими компаниями, чтобы попытаться резко сократить и ускорить 2,6 миллиарда долларов и 10-летний горизонт для новых лекарств на целых 25%. Pfizer сотрудничает с IBM Watson, Roche с GNS Healthcare, Sanofi с Exscientia и GSK также с Exscientia и Insilico Medical в сделке на сумму около 50 миллионов долларов только для исследования, Johnson & Johnson с BenevolentAI и многими фармацевтическими компаниями с XtalPi. Одна интересная вещь в этой тенденции заключается в том, что в гонку вступают не только крупные новые игроки, но и то, что некоторые из этих новых игроков, такие как XtalPi, поддерживаются другими новыми игроками с огромными ресурсами для конкуренции. Например, XtalPi поддерживают как Sequoia Capital, одна из крупнейших и наиболее успешных в мире компаний венчурного капитала, так и китайская мегакомпания Tencent с годовым доходом более 151 миллиарда долларов.

Вторая категория конкурентов, тем не менее, имеет еще больший потенциал для разрушения существующей фармацевтической и медицинской промышленности. Эти компании часто называют цифровой фармацевтикой (или «цифровой фармацевтикой») — термин, изобретенный Виджаем Панде, бывшим профессором Массачусетского технологического института, который сейчас является ведущим партнером по инвестициям в здравоохранение в Andreesen Horowitz, возможно, самой выдающейся венчурной фирме в мире. . Modus operandi этих компаний заключается в использовании ИИ для мониторинга и прогнозирования поведения в режиме реального времени с целью научить пациентов изменить свой образ жизни, чтобы отказаться или предотвратить необходимость лечения химическими препаратами. Проще говоря, они пытаются заменить таблетки приложениями, чтобы вмешаться в ситуацию, когда прописываются химические лекарства, чтобы помешать их потребностям и отобрать долю рынка у фармацевтических производителей. Они буквально стремятся вывести из бизнеса фармацевтических производителей в определенных областях лечения. К хроническим заболеваниям общественного здравоохранения, которые подвержены такому типу дезинтермедиации, относятся диабет, ишемическая болезнь сердца или сосудистые заболевания, а также легочные заболевания.

Это третья категория участников этой великой гонки с добавленной стоимостью, которая, возможно, определит победителей финальных этапов, применяя ИИ для прогнозирования и предотвращения. Анализ поведения пациентов с помощью датчиков и данных, полученных от пациентов, является началом в этом направлении; однако именно способность применять неконтролируемое машинное обучение к геномным и другим омическим данным (например, эпигенетика, протеиномика, микробиомы и т. д.) окажет наибольшую трансформацию в фармацевтической и медицинской отраслях. Эти приложения с машинным обучением предназначены для автоматического поиска биомаркеров «отпечатков пальцев» всех известных заболеваний в геноме пациента, чтобы предсказать, у кого какое заболевание разовьется в будущем — часто за годы до появления клинических симптомов. Это предназначено для того, чтобы обеспечить профилактическое лечение, включая редактирование генов CRISPR, синтетическую биологию и другие профилактические вмешательства, которые позволяют отказаться от необходимости когда-либо лечиться химическими препаратами, поскольку болезни никогда не развиваются.

Приспособься или умри

Чарльза Дарвина часто ошибочно называют «выживанием наиболее приспособленных»; однако Дарвин пришел к выводу, что выживают те виды, которые «наиболее адаптируются к изменениям». Современное, цифровое, ИИ-приложение для этого — ставший уже классическим фильм «Moneyball» — о том, как один специалист по обработке данных в одной команде изменил способ управления и игры в спорте. Это создало эквивалент «столовых ставок» в покере на свободном рынке. Как только одна компания применила ИИ для революционного увеличения интеллектуальной ценности, которую они могли добавить, все конкуренты должны были сделать то же самое, иначе им грозит исчезновение, потому что они не смогут продолжать игру.

Одна из самых интересных вещей в этих Великих гонках — тщательность и скорость их способности вытеснить не только целую отрасль, но и одну из крупнейших отраслей на Земле. В течение следующих 10–20 лет, если фармацевтические компании не примут ИИ и не догонят технологические компании, стремящиеся их заменить, фармацевтические компании могут потерять 30–80% своей доли рынка и капитализации.

Биллу Гейтсу приписывают предсказание, что когда-нибудь Microsoft разорится. И что это произойдет, потому что они не видели прихода конкурента или не представляли себе экзистенциальную угрозу и нуждались в адаптации к новым бизнес-моделям, новым продуктам и услугам для новых клиентов. Сегодня революционный вклад, сделанный фармацевтической промышленностью в прошлом веке, подвергается осаде со стороны технологических компаний, пытающихся узурпировать смысл их существования. И хотя эти фармацевтические компании имеют лучшие возможности для победы в Великих гонках, они сильно отстают и должны работать быстрее и делать больше, чтобы наверстать упущенное и победить.

Г-н. Луэллен является соучредителем Bioinformatix. В 2016 году он стал глобальным финалистом Стэнфордской премии MedX C3 и премии World Technology Award в области здравоохранения и медицины за применение ИИ в цифровом здравоохранении, является выпускником Американского университета, Гарвардского университета и Уортонской школы бизнеса, а также имеет степень магистра наук. степень Северо-Западного университета в области информатики здравоохранения со специализацией в области технологий и искусственного интеллекта.

Процитированные работы

Бресник, Дж. (2017). Объяснение основ Интернета вещей для здравоохранения. Получено с сайта HealthITAnalytics.com: https://healthitanalytics.com/features/explaining-the-basics-of-the-internet-of-things. -для здравоохранения»

Д. Шампанское, AH (2015). Путь к цифровому успеху в фармацевтике. McKinsey & Company.

Дюэм-Росс, А. (2015, 7 сентября). Apple увеличивает набор специалистов по машинному обучению. Получено с сайта TheVerge.com: https://www.theverge.com/2015/9/7/9272581/apple-hiring-machine-learning- эксперты

Эрик Бриньолфссон, AM (2017, июль). Бизнес искусственного интеллекта. Получено из Harvard Business Review: https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence.

Фарр, К. (2017, 7 апреля). Может ли цифровая терапия быть так же хороша, как лекарства? Получено из MIT Technology Review: «https://www.technologyreview.com/s/604053/can-digital-therapy-be-as-good-as -наркотики/"

Госсманн, А. (2017, сентябрь). Добыча полных текстовых данных о патентах USPTO — анализ патентов, связанных с машинным обучением и ИИ, выданных в 2017 году. Получено с сайта AlexejGossmann.com: http://www.alexejgossmann.com/patents_part_1/

Гоял, Н. (2017, 29 сентября). 4 тренда в цифровом здравоохранении, за которыми нужно следить в 2018 году. Получено с сайта Forbes.com: https://www.forbes.com/sites/quora/2017/09/29/4-trends. -в-цифровом-здоровье, чтобы следить за-в-2018/#87cb2e564acc

Гисбонд, А. (29 июня 2016 г.). Будущее здравоохранения наступило сейчас. Получено из The Wall Street Journal: https://www.linkedin.com/pulse/future-healthcare-now-according-wall-street-journal-amanda- Гисбонд/

Херси, Ф. (2017, 24 августа). Действительно ли Китай так далеко продвинулся в области искусственного интеллекта? Опрос говорит Нет. Получено с Technode.com: «https://technode.com/2017/08/24/is-china-really-that-far-ahead-in-ai-research-says -нет/"

Джонс, С. (2017, 1 мая). Работы по автоматизации заставят работать 10 000 человек, говорится в исследовании. Получено с сайта Fortune.com: http://fortune.com/2017/05/01/automation-jobs-will-put-10000- человек-работа-учеба-говорит/

Рынки и рынки. (2017, апрель). Рынок IoT Healthcare к 2022 году составит 158,07 млрд долларов США. Получено с Markets and Markets: https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/iot-healthcare.asp.

Марр, Б. (2018, 25 января). Почему Интернет медицинских вещей (IoMT) начнет трансформировать здравоохранение в 2018 году. Получено с сайта Forbes.com: Почему Интернет медицинских вещей (IoMT) начнет трансформировать здравоохранение в 2018 году.

Мукерджи, С. (20 апреля 2017 г.). Подготовьтесь к цифровой революции в здравоохранении. Получено с сайта Fortune.com: http://fortune.com/2017/04/20/digital-health-revolution/